本书以深入浅出的方式,系统介绍了数据挖掘的基础理论,并从实际应用角度详细探讨了各种经典算法。它是国内首部详细描述数据挖掘技术基础算法的实用教材。第1章多角度探索了数据挖掘的基本概念。第2章阐述了数据仓库技术及数据立方体的理论基础。第3章详细讨论了数据挖掘中的数据预处理及其关键算法。第4章至第8章重点介绍了数据挖掘在各经典领域的算法应用,其中第6章涉及了数据可视化技术。第9章则深入探讨了开源数据挖掘平台的应用。本书适合在校高年级本科生、研究生以及各领域高级软件开发人员阅读。
数据挖掘技术与应用解析(邵峰晶于忠清)
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分类: 将数据划分到预定义的类别中。
聚类: 将数据分组,使得同一组内的数据相似度高,不同组之间相似度低。
关联规则挖掘: 发现数据项之间的关联关系。
异常检测: 识别与大多数数据模式不符的异常数据。
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